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提升神器：基于Yolov8的小目标遮挡物性能优化（SEAM、MultiSEAM）.html

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简介：
本文介绍了利用改进版YOLOv8模型(SEAM和MultiSEAM技术)来提高小目标检测中遮挡物体识别精度的方法，是提升目标检测性能的神器。 本段落介绍了基于Yolov8的小目标遮挡物检测性能提升方法，包括SEAM和MultiSEAM技术。这两种方法旨在解决小目标在复杂场景中由于部分或全部被遮挡而导致的检测困难问题，通过优化算法提升了模型对这类特定情况下的识别准确率与鲁棒性。

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  • 提升神器：基于Yolov8的小目标遮挡物性能优化（SEAM、MultiSEAM）.html
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    本文介绍了利用改进版YOLOv8模型(SEAM和MultiSEAM技术)来提高小目标检测中遮挡物体识别精度的方法，是提升目标检测性能的神器。 本段落介绍了基于Yolov8的小目标遮挡物检测性能提升方法，包括SEAM和MultiSEAM技术。这两种方法旨在解决小目标在复杂场景中由于部分或全部被遮挡而导致的检测困难问题，通过优化算法提升了模型对这类特定情况下的识别准确率与鲁棒性。
     
  • 基于遮挡检测的DDAT目标跟踪算法
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    本研究提出了一种基于遮挡检测的DDAT目标跟踪算法，通过改进数据关联技术，在复杂场景下有效提升目标跟踪精度与稳定性。 针对机器视觉中的目标跟踪问题，在原有的DAT（Distractor-Aware Tracking）算法框架基础上引入了遮挡检测机制，并提出了DDAT（Detection-DAT）算法。该机制首先提取目标的颜色特征，通过计算颜色特征在不同帧之间的相似度来判断目标是否被遮挡；然后利用朴素贝叶斯分类器和最邻近分类器预测后续帧中的目标框；最后再次通过相似度检测两个分类器得到的目标框以确定其准确性。为了验证算法的有效性，在包含遮挡属性的标准数据集视频序列上，DDAT算法与DAT以及其他跟踪算法进行了定性和定量的比较。
     
  • 基于神经架构搜索的YOLOv5目标检测性能优化.docx
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    本文档探讨了利用神经架构搜索技术对YOLOv5模型进行优化的方法，以提升其在目标检测任务中的性能。通过自动化的架构搜索过程，旨在发现适用于各种应用场景的高效网络结构。 YOLOv5 通过神经架构搜索来提升目标检测的性能。
     
  • memcpy 优化——性能显著提升几倍
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    本文探讨了如何通过多种技术手段优化C语言中的memcpy函数，实现了数倍于原版的性能提升。 尽管由于硬件限制未能达到AMD文档中提到的memcpy函数300%的性能提升，在我的机器上实测也获得了175%-200%的显著性能提升（此数据可能因机器情况而异）。
     
  • Oracle性能优化 提升查询速度
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    本课程专注于Oracle数据库性能优化技巧，深入讲解如何通过调整参数、索引设计及SQL语句改进等手段，显著提升数据查询效率与系统响应速度。 文档中列出了查用的SQL查询方法以及数据库优化的方法，这些内容能够大大提高查询效率。
     
  • 提升CPU性能的优化与加速工具
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    这款工具专为提高计算机CPU运行效率设计，通过智能算法优化系统资源分配，显著加快程序执行速度，确保电脑高效流畅运作。 提供能够发挥CPU最高性能的优化软件，帮助电脑实现最快运行速度。
     
  • VR项目中UI的防遮挡着色器
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    本VR项目介绍了一种创新的UI防遮挡着色器技术，确保用户界面元素始终可见且交互性佳，提升用户体验和沉浸感。 这篇文章描述了一种用于VR场景的shader，可以防止模型遮挡。由于无法上传资源并设置积分，所以当前资源是没有积分的。如果需要使用这种shader并且没有积分的话，请自行参考前面提到的文章制作一个。
     
  • MySQL性能提升技巧及SQL优化方法
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    本教程深入探讨了如何通过各种技术手段来提高MySQL数据库的运行效率，并详细介绍了多种有效的SQL语句优化策略。 MySQL性能优化涉及多个方面，包括但不限于SQL语句的改进、索引的有效使用以及数据库配置参数的调整。为了提高查询效率，可以采取以下几种策略：首先检查并简化复杂的SQL语句；其次确保对经常访问的数据建立了适当的索引；最后监控和调优系统变量以适应特定的工作负载需求。通过这些方法可以帮助显著提升MySQL服务器的整体性能表现。
     
  • MySQL数据库索引优化以提升性能
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    本文章探讨如何通过合理设计和管理MySQL数据库中的索引来提高查询效率与系统性能，涵盖创建、维护及分析索引的最佳实践。 大家都知道索引对于数据访问的性能至关重要，并且知道它可以提高数据访问效率。 为什么索引能提升数据访问性能？它是否有“副作用”？创建越多的索引是否意味着性能越好？如何设计出最高效的索引来发挥其最大效能？ 本段落将围绕这些问题进行简要分析，排除了业务场景带来的特殊性，请不要过分关注这些特殊情况的影响。这是关于MySQL数据库性能优化系列文章中的第三篇：《MySQL 数据库性能优化之索引优化》。 首先探讨一下为什么索引能够提高数据访问的效率？很多人只知道它能提升数据库性能，但并不完全了解其背后的原理。我们可以通过生活中的例子来帮助理解这一点。
     
  • 结合特征选择与加权的进化多目标优化方法：提升分类器性能的算法-MATLAB开发
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    本项目提出了一种基于特征选择和权重调整的进化多目标优化算法，旨在通过MATLAB实现来改进分类器性能。该方法在保持模型简洁性的同时提高了预测准确度，适用于各种复杂数据集。 这是从文献[1]提出的算法的一个实现。该方法提出了一种新的特征选择与加权技术来辅助基于分解的进化多目标优化算法（MOEA/D）。通过这种方法，特征向量被同时选择并缩放以将数据点映射到一个超空间中，在这个新空间里不同类别的数据点之间的距离增加，从而提高分类性能。利用 MOEA/D 算法来协同优化类间和类内距离，以此确定最佳的特征及其相应的权重因子。最后，采用 k-NN（k-最近邻）算法对具有缩减与加权后的特征集的数据进行分类。 参考文献： [1] Sujoy Paul 和 Swagatam Das，“同时特征选择和加权——一种进化的多目标优化方法。” 模式识别快报 65 (2015): 51-59 请参阅 README.txt 文件以获取更多详细信息，并通过执行 DEMO.m 脚本来演示该算法的运行过程。